Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Öğrenme hedefleri
Bu modülde şunları öğreneceksiniz:
Aşağıdakiler dahil olmak üzere ham veya işlenmiş veri kümelerinin temelinde yatan olası sorunları araştırın
sorunları da beraberinde getirir.
Yanlılıkları, geçersiz çıkarımları ve rasyonelleştirmeleri tanımlama.
Korelasyon, korelasyon, korelasyon gibi yaygın veri analizi sorunlarını
ve alakasızlık.
Yaygın sorunlar, yanlış algılar ve
ve tasarım seçimleri gibi
yöntemleri tercih edebilir.
Makine öğrenimi motivasyonu
Model mimariler ve satışa dönük diğer model çalışmaları kadar göz alıcı olmasa da
veri keşfi, belgeleme ve ön işleme,
makine öğrenimidir. Makine öğrenimi uygulayıcıları Nithya Sambasivan ve diğerleri adı
veri basamakları2021 ACM makalesinde
anlamazlarsa:
verilerinin toplanma koşulları
verilerin kalitesi, özellikleri ve sınırlamaları
verilere göre gösterilen
ve gösterilemeyenler
Modelleri kötü veriler üzerinde eğitmek
yalnızca düşük kaliteli çıktılar noktasında sorun olduğunu bulmak
hesaplamanız gerekir. Aynı şekilde, verilerin sınırlarını anlayamamak,
veri toplamada önyargılar ya da korelasyonu yanlış anlama,
sonuçları gereğinden fazla veya az teslim edebilir. Bu da
güven kaybı.
Bu kursta, makine öğrenimi ve veri toplamanın
karşılaşabilecekleri birtakım avantajlar sağlar.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2024-07-26 UTC."],[[["This module teaches you to identify potential issues in datasets, including biases and invalid inferences, ultimately helping you build better ML models."],["Understanding data limitations and collection conditions is crucial to avoid \"data cascades\" that lead to poor model performance and wasted resources."],["The module explores common data analysis pitfalls, such as mistaking correlation for causation, and emphasizes the importance of proper data exploration and preprocessing in machine learning workflows."],["By recognizing common problems in charts and data visualizations, you'll be able to avoid misperceptions and ensure accurate data representation."]]],[]]
